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提供共享和存储Google Colab笔记本的项目,涵盖多种领域包括NLP、计算机视觉和GANs

该项目旨在分享和存储各种Google Colab笔记本,包含了丰富的自然语言处理、计算机视觉和GANs领域的示例和教程。笔记本资源由作者创建或修改,适用于开发者和研究人员。用户可以找到Transformers细调、OCR自定义、3D照片修复和流媒体应用创建等实际案例,快速获取并分享高质量的Colab笔记本资源,加速科研与开发进程。

elasticsearch-labs - 收录了可执行的Python笔记本、示例应用和资源,用于测试Elastic平台的各种功能
AI/MLElasticsearchGithubPython笔记本向量数据库开源项目搜索引擎
该项目收录了可执行的Python笔记本、示例应用和资源,用于测试Elastic平台的各种功能。通过本项目,可以学习如何利用Elasticsearch作为向量数据库,支持混合和语义搜索,并构建检索增强生成、摘要和问答等应用场景。还可以测试Elastic的前沿功能,例如Elastic Learned Sparse Encoder和递归排序融合。项目还支持与OpenAI、Hugging Face等集成,为AI/ML驱动的应用提供基础,探索更多高级搜索体验。
awesome-llm-and-aigc - 大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用合集
AI Generated ContentGithubLarge Language Model应用开发平台开源项目数据集神经网络架构
awesome-llm-and-aigc项目整合了大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用。项目涵盖了神经网络架构、多种语言和视觉模型的开发实现,到具体的应用平台,为研究人员和开发者提供全面资源。适合寻找最新的行业动态、学习资源和社区交流的技术人员和爱好者。通过加入关键词如'开源', 'AI技术', '整合',进一步提高SEO优化效率。
ColossalAI - 提升大型AI模型训练的效率和可访问性
AI加速Colossal-AIGithub人工智能分布式训练大模型并行训练开源项目热门
Colossal-AI致力于使大型AI模型的训练更加经济、快速且易于获取。通过支持多种并行策略,包括数据并行、流水线并行、张量并行和序列并行,Colossal-AI可以大幅提高大规模模型训练的速度。此外,还集成了异构训练和零冗余优化器技术,使得在多GPU集群上的训练过程更加高效和灵活。Colossal-AI通过这些先进的功能,已被广泛应用于生产和研究场景,显著推动了AI技术的进步和应用。
ML-CaPsule - 全面的机器学习项目集合与实践资源
GithubML-CapsulePython开源项目数据科学机器学习项目集合
ML-CaPsule是一个综合性机器学习资源库,收录了从入门到高级的多个主题。项目包括机器学习基础概念、深度学习、自然语言处理等领域的实践项目。学习者可通过这些资源掌握数据提取、可视化和特征选择等核心技能。此外,项目还涵盖统计学基础和数据科学多个方面的知识,为用户提供全面而实用的学习内容。
learning-cloud - 云计算学习资源库及实践指南
DevOpsGenAIGithub云服务提供商云架构云计算学习开源项目
该项目汇集了超过100个云计算学习资源,内容覆盖AWS、Azure和GCP等主流公共云平台。资源包括最新的生成式AI内容、云架构模式、无服务器架构和生物信息学应用等热门主题。提供视频课程、GitHub代码库和技术博客等多种形式,适合不同层次的学习者。项目还为云计算新手提供入门指南和常见问题解答。内容定期更新,确保学习者能够获取最新的云计算技术和趋势信息。资源库不仅涵盖基础知识,还深入探讨了高级主题,如云成本控制、DevOps最佳实践和量子计算等前沿领域。所有资源均由经验丰富的云计算专家精心制作,注重实用性和可操作性。
ai-notes - 文本生成与图像理解的最新动态
AI工程GPT-4GithubStable Diffusion开源项目生成模型语言模型
「ai-notes」项目深度剖析生成模型和大规模语言模型,涵盖文本处理到图像生成等AI技术。本项目更新多种Markdown文件,内容包括模型评估、应用案例和技术细节。特别关注Stable Diffusion与GPT-4的最新进展,为工程师、研究者和技术爱好者提供宝贵资源。
language - 谷歌语言研究团队开源项目汇集平台
GithubGoogle Research开源项目研究团队自然语言处理语言研究
Google Research Language团队的开源项目共享平台汇集了谷歌语言研究领域的最新成果。该平台为研究者和开发者提供自然语言处理、机器翻译等前沿语言技术资源。项目采用开源模式,促进了语言技术领域的协作与创新。作为非官方谷歌产品,这一平台为语言技术爱好者提供了宝贵的学习和实践机会。
awesome-generative-ai - 生成式人工智能资源集合,包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具
Generative AIGithub人工智能在线教程大型语言模型开源项目技术文章
Awesome Generative AI聚合了范围广泛的生成式人工智能资源,包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具。更新频繁,内容全面,是AI专业人士和爱好者不可错过的财富库。
Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南,涵盖理论与实践
Deep LearningGithubLLMPyTorchSupervised LearningTransformer开源项目
本页面介绍2023版深度学习实验课程,包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题,并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供,帮助学习者掌握深度学习技术。
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